USA Data Set

用于对不同变量（因变量和自变量）之间的关系进行建模。它用于描述和分析数据中的关系。还可以使用回归分析进行预测，其中数据中的关系将用作预测的基础并由预测模型生成。回归和相关分析被视为多元分析方法的一部分，并用于许多不同的领域，包括科学、统计、金融，现在还包括在线营销，以分析和部分预测产品、活动、渠道和广告媒体的成本和营业额。


内容
1 一般信息
2 工作原理
3 与网络营销的相关性
4 参考文献
一般信息
回归分析无疑并非新话题。相关的数学工具已经被用来利用天文观测数据确定行星轨道。最小二乘法由卡尔·弗里德里希·高斯于 1809 年发表，在此之前，阿德里安·马里·勒让德和其他数学家创建了理论基础。该方法被认为是回归分析的前身。这些工具得到了进一步发展，并首先用于生物学和地质学。回归程序仍然是一个涉及许多不同科学家的研究领域。

工作原理
回归分析基于这样的理念：因变量由一个或多个自变量决定。假设两个变量之间存在因果关系，则自变量的值会影响因变量的值。例如，如果您想知道广告投资如何影响销售，则可以使用回归分析来检查投资与销售之间的关系。如果这种关系清晰地表现出来，则可以作为预测。[1] 回归分析有两个主要目标。它们应该：

量化关系并使用测量值及其图形表示来描述它们。
提供预测和预报。
各种回归分析的概述：

简单回归：仅使用一个解释变量来解释因变量。
多元回归：几个解释变量与一个因变量相关。
线性回归：多个解释变量和多个因变量之间存在线性关系。该概念还包括线性并产生结构的参数。
非线性回归：如果因变量和自变量之间不存在线性关系，则会出现 危地马拉电话号码 非线性回归。这些模型可能非常复杂，因为变量之间的关系无法使用简单的数学方法映射。
尽管存在不同的回归方法，但这些方法的结构在步骤方面通常相似：

数据准备：为了研究变量的发展和趋势，数据情况必须尽可能完整和准确。进行粗略计算和合理性检查以检查数据。如果记录缺失，可以使用缺失数据技术，这在统计学中也称为归因。如果要以图形方式显示数据及其关系，可以在准备过程中考虑到这一点。一些回归模型需要非常特殊的数据格式，必须先将它们转换为这种格式。例如，在线性回归中，假设两个变量之间存在线性关系。
模型的调整：每个回归模型都使用统计误差修正来处理可能出现的偏差。减少偏差的函数有时由模型决定。因此，在线性回归中使用线性函数来处理偏差。计算误差值和近似值并将其集成到回归模型中。
所用模型的验证：我们现在检查回归模型是否描述了独立变量和因变量之间的关系，以及这种描述有多好。统计学家有不同的程序和方法来检查所用回归分析的有效性。例如，分析特别有影响力的数据节点，这些节点会影响变量的上下文。最后，应该有一个函数来描述这种关系。函数是否合适，必须通过回归程序来确定。
值预测：如果模型充分描述了关系，则可以将其用于预测目的。同样，准确性起着核心作用。预测中的任何不准确性都是计算或估计的。任何超出实际数据集的陈述都称为外推。数据集内的预测称为插值。后者比外推的问题更少。在这种情况下做出的假设必须仔细检查。
回归分析的优劣取决于模型对实际数据及其可能关系的描述程度。一个重要的问题是模型的选择，以及解释变量的选择。只应调查显著的相关性。因此，每个回归分析都包含不同的方法来提高准确性、最小化误差和排除与调查对象无关的统计异常值。出于这些原因，这些模型通常基于关键数字进行比较，例如判定系数或更一般的信息标准。

与在线营销的相关性
回归分析用于在线营销，例如，使用网络分析数据了解客户旅程或使用可靠数据支持多渠道营销。实际上，此类分析非常复杂，需要专业知识和技能。但根据模型的不同，结果可能非常清晰和明显。例如，如果使用归因模型检查直销、展示广告、联属公司、社交媒体、电子邮件或推荐等多个渠道，回归分析可以清楚地显示哪些渠道在投资和销售之间实现了良好的平衡。在公司层面以及与能够实现此类分析的特定合作伙伴合作时，结果可能会非常有用，并可能显著提高个人数字资产的投资回报率。